Optimering av AI-modeller för kantenheter Träningskurs

Denna instruktörledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda AdaBoost för att bygga boostalgoritmer för maskininlärning med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installa det nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med AdaBoost.
• Förstå ensemble-inlärningsmetoden och hur man implementerar adaptiv boostning.
• Lära sig hur man bygger AdaBoost-modeller för att förbättra maskininlärningsalgoritmer i Python.
• Använda hyperparameterjustering för att öka noggrannheten och prestandan hos AdaBoost-modeller.

Denna kurs täcker AI (emphasizing Machine Learning och Deep Learning) i Automotive Industri. Det hjälper till att bestämma vilken teknik som kan (potentiellt) användas i flera situationer i en bil: från enkel automatisering, bildupplysning till självständigt beslutsfattande.

Genom att utforska grunderna i artificiell intelligens framgår hur intelligent teknik omvandlar digital strategi, automatisering och beslutsfattande inom enterprise-verksamheter. Kursen behandlar centrala begrepp som AI:s historia, ramverk för problemlösning, kunskapsrepresentation, resonemang vid osäkerhet och inlärningsparadigm, samt kommunikation, perception och autonom handling. Den vägleder chefer och arkitekter att utvärdera möjligheter till AI-driven transformation, bedöma nya tekniktrend och integrera praktiska intelligenta lösningar för att öka företagets agilitet.

Denna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använda AlphaFolds modeller som underlag i deras experimentella studier.

När du har genomfört utbildningen kommer du att kunna:

• Förstå de grundläggande principerna bakom AlphaFold.
• Lära dig hur AlphaFold fungerar.
• Lära dig att tolka AlphaFolds prediktioner och resultat.

Artificiellt neuralt nätverk är en beräkningsdatamodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) applikationer, som i sig är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Tillämpad AI från grunden i Python ger programmerare och dataanalytiker de grundläggande teknikerna för att bygga maskininlärningslösningar från grunden med Python. Den täcker kärnprinciperna för övervakad inlärning inom klassificering och regression, oövervakad inlärning inom clustering och avvikelsedetektering samt avancerade arkitekturer för neurala nätverk. Boken undersöker beprövade metoder för arbete med scikit-learn, Apache Spark MLlib och Jupyter-notböcker för praktisk AI-utveckling. Den hjälper yrkesverksamma att implementera praktiska ML-modeller, utvärdera algoritmers begränsningar och slutföra tillämpade projekt för lösa verkliga problem.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till forskare och utvecklare som vill använda Chainer för att bygga och träna neurala nätverk i Python samtidigt som koden är lätt att felsöka.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja utveckla neurala nätverksmodeller.
• Definiera och implementera neurala nätverksmodeller med hjälp av en begriplig källkod.
• Kör exempel och modifiera befintliga algoritmer för att optimera träningsmodeller för djupinlärning samtidigt som du utnyttjar GPUs för hög prestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare med olika kompetensnivåer som vill utnyttja Googles AutoML plattform för att bygga skräddarsydda chatbots för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna för chatbot-utveckling.
• Navigera i Google Cloud Platform och få åtkomst till AutoML.
• Förbereda data för träning av chattrobotmodeller.
• Träna och utvärdera anpassade chattrobotmodeller med hjälp av AutoML.
• Distribuera och integrera chatbots i olika plattformar och kanaler.
• Övervaka och optimera chatbotens prestanda över tid.

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) ger en introduktion till området mönsterigenkänning och maskininlärning. Den berör praktiska tillämpningar inom statistik, datavetenskap, signalbehandling, datorseende, datagruvning och bioinformatik.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Använda grundläggande statistiska metoder för mönsterigenkänning.
• Använda nyckelmodeller som neurala nätverk och kärnmetoder för dataanalys.
• Implementera avancerade tekniker för komplicerat problemlösning.
• Förbättra prediktionsnoggrannhet genom att kombinera olika modeller.

Denna kurs i ledande undervisning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare, datavetare och AI-praktiker på mellanavancerad nivå som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll inom Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika kantenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.

Kubeflow är en öppen källkodsplattform som är utformad för att förenkla byggen, träningen och distributionen av maskininlärningsarbetsbelastningar på Kubernetes.

Detta instruktörsvägledade, liveutbildning (online eller på plats) är riktat till nybörjare- till mellannivåprofessionella som vill bygga pålitliga ML-arbetsflöden med Kubeflow.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att ha fått färdigheterna för att:

• Navigera Kubeflows ekosystem och kärnkomponenter.
• Bygga reproducerbara arbetsflöden med Kubeflow Pipelines.
• Kör skalbara träningsjobb på Kubernetes.
• Distribuera maskininlärningsmodeller effektivt med Kubeflow Serving.

Kursformat

• Guidade presentationer och samarbetsdiskussioner.
• Handson-laborationer med verkliga Kubeflow-komponenter.
• Praktiska övningar för att bygga slutna ML-arbetsflöden.

Kursanpassningsalternativ

• Anpassade versioner av denna utbildning kan arrangeras för att anpassa sig efter din teams teknologistack och projektbehov.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda Google’s ML Kit för att bygga maskininlärningsmodeller som är optimerade för bearbetning på mobila enheter.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Inställa den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja utveckla maskininlärningsfunktioner för mobila appar.
• Integra nya maskininlärningsteknologier i Android- och iOS-appar med hjälp av ML Kit-API:erna. 
• Förbättra och optimera befintliga appar med ML Kit SDK för bearbetning och distribuering på enhet.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda Random Forest för att bygga maskininlärningsalgoritmer för stora datamängder.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med Random Forest.
• Förstå fördelarna med Random Forest och hur man implementerar det för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.
• Lära sig hantera stora datamängder och tolka flera beslutsträd i Random Forest.
• Utvärdera och optimera maskininlärningsmodellens prestanda genom att justera hyperparametrarna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker på mellannivå som vill lära sig att använda RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig att tillämpa CRISP-DM-metodiken, välja lämpliga maskininlärningsalgoritmer och förbättra modellkonstruktion och prestanda.
• Använd RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.